Blueprint per la preparazione e l’acquisizione dei dati

Blueprint per la preparazione e l’acquisizione dei dati include tutti i metodi con cui i dati possono essere preparati e acquisiti nell’Adobe Experience Platform.

La preparazione dei dati include la mappatura dei dati di origine sullo schema Experience Data Model (XDM). Include inoltre l’esecuzione di trasformazioni sui dati, tra cui formattazione della data, suddivisione/concatenazione/conversioni di campi e unione/fusione/riconfigurazione di record. La preparazione dei dati è utile per unificare i dati dei clienti al fine di fornire analisi aggregate/filtrate, inclusa la creazione di rapporti o la preparazione dei dati per assemblaggio/data science/attivazione dei profili cliente.

Architettura

Architettura di riferimento del blueprint per preparazione e acquisizione dei dati

Guardrail per l’acquisizione dei dati

Il diagramma seguente illustra i guardrail delle prestazioni e la latenza media per l'acquisizione dei dati nell'Adobe Experience Platform.

Experience Platform Flusso di dati

Metodi di acquisizione dei dati

Origini di streaming
Metodo
Casi d’uso più comuni
Protocolli
Considerazioni
Adobe Web/Mobile SDK
  • Raccolta dati da siti web e app mobili.
  • Metodo preferito per la raccolta lato client.
Push, HTTP, JSON
  • Implementa più applicazioni Adobe con un unico SDK.
Connettore API HTTP
  • Raccolta da origini di streaming, transazioni, eventi pertinenti dei clienti e segnali
Push, REST API, JSON
  • I dati vengono trasmessi in streaming direttamente all’hub, senza inoltro eventi o segmentazione Edge in tempo reale.
Edge Network API
  • Raccolta da fonti di streaming, transazioni, eventi rilevanti per i clienti e segnali provenienti da tutto il mondo Edge Network
Push, REST API, JSON
  • Streaming dei dati tramite Edge Network. Supporto della segmentazione in tempo reale nella rete Edge.
Applicazioni Adobe
  • Precedente implementazione di Adobe Analytics, Marketo, Campaign, Target, AAM
Push, connettori di origini e API
  • L’approccio consigliato prevede la migrazione dagli SDK tradizionali delle singole applicazioni a Web/Mobile SDK.
Connettori per origini in streaming
  • Acquisizione di uno stream di eventi aziendali, solitamente utilizzato per la condivisione di dati aziendali con più applicazioni a valle.
Push, REST API, JSON
  • È necessaria la trasmissione in streaming in formato XDM.
SDK per origini di streaming
  • Simile al connettore API HTTP, consente una scheda di configurazione self-service per un flusso di dati esterno.
Push, HTTP API, JSON
  • Edge Network
Origini batch
Metodo
Casi d’uso più comuni
Protocolli
Considerazioni
API per acquisizione batch
  • Acquisizione da una coda gestita dall’azienda. Pulizia e trasformazione dei dati prima dell’acquisizione.
Push, JSON o Parquet
  • Deve gestire batch e file per l’acquisizione
Connettori per origini batch
  • Approccio comune per l’acquisizione di file da archiviazione cloud.
  • Connettori alle più comuni applicazioni CRM e marketing.
  • Ideale per l’acquisizione di grandi quantità di dati storici.
Pull, CSV, JSON, Parquet
  • Non sempre attivi, acquisizione immediata.
  • Controlli a frequenza ricorrente per l’acquisizione di file delta almeno ogni 15 minuti.
Zona di destinazione dati
  • Percorso di archiviazione file con provisioning Adobe a cui inviare in push i file da acquisire.
Push, CSV, JSON, Parquet
- File forniti con un TTL di 7 giorni
SDK per origini batch
  • Consente una scheda di configurazione self-service per un’origine dati esterna.
  • Ideale per connettori partner o per un’esperienza di flusso di lavoro personalizzata per l’impostazione di un connettore aziendale.
Pull, REST API, CSV o JSON
  • Frequenza minima di 15 min
  • Esempi: MailChimp, One Trust, Zendesk
Metodi di acquisizione
Descrizione
Web/Mobile SDK

Latenza:

  • In tempo reale - stessa raccolta pagine a Edge Network
  • Acquisizione in streaming sul profilo < 15 minuti al 95° percentile
  • Acquisizione in streaming nel data lake (micro batch ~15 minuti)

Documentazione:

Origini di streaming

Origini di streaming
Latenza:

  • In tempo reale - stessa raccolta pagine a Edge Network
  • Acquisizione in streaming nel profilo ~1 minuto
  • Acquisizione in streaming nel data lake (micro batch ~15 minuti)
API di streaming

Edge Network API server (preferita) - supporta i servizi Edge, inclusa la segmentazione di Edge, e
API servizio core raccolta dati - non supporta i servizi Edge, instrada direttamente all'hub.
Latenza:

  • In tempo reale - stessa raccolta pagine a Edge Network
  • Acquisizione in streaming nel profilo ~1 minuto
  • Acquisizione in streaming nel data lake (micro batch ~15 minuti)
  • 7 GB/ora

Documentazione

Strumenti ETL

Utilizza gli strumenti ETL per modificare e trasformare i dati aziendali prima dell'acquisizione in Experience Platform.

Latenza:

  • La tempistica dipende dalla pianificazione degli strumenti ETL esterni, quindi si applicano i guardrail di acquisizione standard in base al metodo utilizzato.
Origini batch
Recupero programmato da origini
Latenza: ~ 200 GB/ora

Documentazione
Tutorial video
API batch

Latenza:

  • Acquisizione batch nel profilo in base alle dimensioni e ai carichi di traffico ~45 minuti
  • Acquisizione batch nel data lake in base alle dimensioni e dal traffico

Documentazione

Connettori per applicazioni Adobe

Acquisizione automatica dei dati provenienti da applicazioni Adobe Experience Cloud

Metodi di preparazione dei dati

Metodi di preparazione dei dati
Descrizione
Strumento ETL esterno (Snaplogic, Mulesoft, Informatica, ecc.)
Eseguire trasformazioni complesse negli strumenti ETL e utilizzare le API Experience Platform Flow Service standard o i connettori di origine per acquisire i dati risultanti.
Query Service: preparazione dei dati
Unire, separare, fondere, trasformare, interrogare e filtrare i dati in un nuovo set di dati
Documentazione sull’utilizzo di Create Table as Select (CTAS)
Funzioni mappatore XDM e preparazione dati (streaming e batch)
Mappa gli attributi sorgente in formato CSV o JSON negli attributi XDM durante l'acquisizione di Experience Platform.
Elaborare le funzioni sui dati man mano che vengono acquisiti; ovvero, formattazione dei dati, suddivisione, concatenazione e così via
Documentazione

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